一种改进支持向量机的无线定位方法

发布时间：2018-09-06 16:57

【摘要】：针对利用支持向量机无线定位过程中参数对定位准确度有较大影响的问题,提出一种模拟退火改进的支持向量机(simulated annealing-support vector machine,SA-SVM)参数的定位方法.根据蜂窝通信系统模型仿真数据训练支持向量机,利用模拟退火算法迭代寻找SVM最优参数,然后用得到的最优参数进行支持向量机定位.仿真结果表明,相对于原来的SVM定位,SA-SVM有效提高了定位精度,具有很好的应用价值.
[Abstract]:In order to solve the problem that the parameters of support vector machine (SVM) have great influence on the accuracy of location, an improved method of location for parameters of support vector machine (simulated annealing-support vector machine,SA-SVM) is proposed in this paper. According to the simulation data of cellular communication system, support vector machine (SVM) is trained. The simulated annealing algorithm is used to find the optimal parameters of SVM iteratively, and then the optimal parameters are used to locate the SVM. The simulation results show that SA-SVM can effectively improve the positioning accuracy compared with the original SA-SVM, and has a good application value.
【作者单位】： 天津大学微电子学院;
【分类号】：TN929.5;TP18

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